ToxicityModel

基于RoBERTa的毒性检测与评分优化工具

词汇评级毒性识别开源项目模型 Huggingface AI辅助 ToxicityModel transformers Github

这是一款基于RoBERTa的微调模型，用于有效检测和评分文本毒性。模型通过有毒及无毒语言示例训练，特别在wiki_toxic和toxic_conversations_50k数据集上表现出色。作为RLHF训练的辅助工具，该模型的输出值可用于判断文本的毒性与否，适合多种需检测有毒语言的应用场景。

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Huggingface

介绍相关项目

twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual - XLM-RoBERTa模型在多语言推特情感分析中的应用

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本项目是基于cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base模型针对多语言推特情感分析进行的微调。模型在cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual数据集上训练，通过tweetnlp库实现。测试结果显示，模型在F1分数和准确率方面均达到约69%的性能。研究人员和开发者可使用简单的Python代码调用此模型，为多语言社交媒体内容分析提供了实用的解决方案。

twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型

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这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型，经过约1.98亿条推文预训练，并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中，适用于多语言社交媒体文本的情感分类，支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。

twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型

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twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型，经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型，并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用，适用于文本情感分析任务。

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此模型是基于RoBERTa架构的推文讽刺检测工具，通过TweetEval基准对约5800万条推文进行训练和微调。模型可有效识别文本中的讽刺内容，为自然语言处理研究提供支持。已集成至TweetNLP Python库，便于研究人员和开发者使用。模型提供详细使用示例，并支持表情符号识别、情感分析等多项相关任务。

twitter-roberta-base - 社交媒体推文特化的RoBERTa基础模型

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该模型在经过5800万推文数据训练后基于原始RoBERTa基础模型优化，旨在提高其对Twitter数据的自然语言处理性能。用户可通过TweetEval官方仓库评估该模型，示例功能包括文本预处理、掩码语言模型、推文嵌入及特征提取，适用于情感分析及文本相似度判定等用途。

emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型

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该模型基于DistilRoBERTa-base微调，用于英文文本情感分析。可预测7种情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法，适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%，远高于随机基准。

twitter-xlm-roberta-base - XLM-T 基于推特的多语言模型用于情感分析和跨语言任务

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XLM-T是一个基于XLM-RoBERTa架构的多语言模型，通过1.98亿条多语言推文训练而成。该模型专门用于Twitter数据分析，支持30多种语言的情感分析和跨语言相似度计算。XLM-T还提供了一个覆盖8种语言的统一Twitter情感分析数据集，可作为多语言自然语言处理任务的基准模型，并支持针对特定应用场景的进一步微调。

twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型

GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型

该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型，专注于SemEval 2018情感分析任务，显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169，F1 macro为0.5464，是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务，支持通过Python加载工具进行灵活使用，有助于社交媒体情感解析。

sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型

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sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型，用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估，提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上，其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型，平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署，也可作为进一步微调的基础。

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